VSCode连接远程服务器Jupyter Notebook

VSCode连接远程服务器Jupyter Notebook

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、配置SSH连接远程服务器

使用ssh连接远程服务器，并在vscode打开终端。

二、python环境安装配置jupyter

1.安装jupyter notebook

这里我使用的是预先装好的conda环境。

conda activate pytorch1

pip安装jupyter

pip install jupyter 
或者
conda install jupyter

推荐使用以下pip
源清华: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cin/simple
阿里云: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simplel

显示安装成功。

2.设置jupyter登录秘钥

可以设置密码，也可以取消密钥验证，这步可跳过。
终端输入：

ipython

执行上述语句，输入密码，会生成对应密钥。

3.配置jupyter

3.1 生成配置文件

终端输入

jupyter notebook --generate-config

3.2 配置

配置文件生成后，控制台打印其位置，找到配置文件jupyter_notebook_config.py，然后在配置文件顶部添加如下设置。（或者直接定位对应配置项修改，注意删除注释符号’#'）。
默认目录应该是这个：

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

如果需要秘钥验证的话需要将其中的秘钥选项设置为True。

c.NotebookApp.notebook_dir = '' # jupyter默认目录
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 5050
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.password = u'' # 秘钥

4. 启动

4.1 终端输入

jupyter notebook

然后在浏览器窗口打开对应显示的链接。

Notebook已经运行在5050端口上。

4.2 报错处理

4.2.1

这里我vscode会报错:

Unable to connect to VS Code server: Error in request.
Error: connect ENOENT /run/user/1000/vscode-ipc-5cc265b0-6bec-4e0e-99c7-8fc48bccd7c4.sock
    at PipeConnectWrap.afterConnect [as oncomplete] (node:net:1161:16) {
  errno: -2,
  code: 'ENOENT',
  syscall: 'connect',
  address: '/run/user/1000/vscode-ipc-5cc265b0-6bec-4e0e-99c7-8fc48bccd7c4.sock'
}

参考了github上的Issue：
https://github.com/microsoft/vscode/issues/157275

终端执行：

VSCODE_IPC_HOOK_CLI=$( lsof | grep $UID/vscode-ipc | awk '{print $(NF-1)}' | head -n 1 )

解决报错

4.2.2

遇到403报错貌似不影响。。正常用就行。。

解决报错。

三、vscode安装jupyter插件

扩展中直接搜索：

安装后重启VSCode。

四、运行连接

打开ipynb文件，然后vscode右下角配置

将上面的链接粘贴进去，回车确认。

修改所用的内核为正确对应的环境和链接对应。
然后正常执行notebook cell测试即可。

参考链接：

1.https://download.csdn.net/download/weixin_38695471/14855833?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-download-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7EPaid-1-14855833-blog-114636779.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-download-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7EPaid-1-14855833-blog-114636779.pc_relevant_default
2.https://blog.csdn.net/weixin_40641725/article/details/114636779

Tip：

这里我是使用实验室集群上进行配置的，需要申请gpu结点跑深度学习程序，配置了一上午。如果想要远程连接gpu跑notebook，则在启动notebook前先申请gpu结点，然后启动conda对应环境，然后启动notebook，配置内核连接的对应的url链接以及内核。